論文騙局：故弄玄虛的用字，就算內容都是假的一樣可以發表？——《集體錯覺》

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

近期科技界最熱烈討論的新聞，應該就屬韓國有研究單位宣布找到了新的室溫常壓超導體 LK-99 ，聽說可以在一般的高中大學實驗室中完成。這讓我不禁好奇它的製作原理，但，大部分的朋友應該跟我一樣都不是專業材料工程人員，看不懂論文怎麼辦呢？除了等泛科學出影片，別忘了我們有 AI 呀！今天我要來分享一套專門訓練來閱讀論文的 AI —— SciSpace Copilot。

今天的影片簡單的跟大家分享了基於 GPT 技術且針對閱讀學術文章進行特別優化的 AI —— SciSpace ，我只要遇到研究型文章都會特別開這個工具起來使用，其他的大語言模型都無法做到如此細緻。我覺得生成式人工智慧的未來就會到處是這種基於某種目的，比如讀論文，使用某個大模型進行微調 Fine-Tuning 之後的小模型，將會協助我們解決各種問題。

是說現在的研究生做研究的工具真是越來越多，你會想要把這支影片分享給你的指導老師看嗎？
歡迎你把使用的經驗與想法在影片下方留言與我分享！

也歡迎加入泛科學院的頻道會員，或者泛科學AI的Discord論壇，一起討論交流。

如果這支影片對你有幫助的話，請幫我在影片下方點個喜歡，或是透過超級感謝展現你的心意，讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片，最後別忘了訂閱泛科學院的頻道，我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容，歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片，並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊！

有些時候，沉默就是背叛。
——馬丁．路德．金（Martin Luther King Jr.）

「幫臉蛋打分數」實驗

想像一下，你是二○○○年代末的荷蘭大學生，有一天在上課的路上穿過社會科學院，看到一張召募受試者的海報，名字叫〈看見美麗〉，是一群社會心理學家在研究人類如何認知臉蛋的吸引力。平常就愛翻時尚雜誌的你，覺得自己實在不去不行，而且該實驗還在法國與義大利同步進行，實在太酷了，所以你立刻報了名。

幾天之後，研究團隊請你填一份健康調查，例如有沒有幽閉恐懼症之類，並安排實驗時間；實驗似乎非常簡單：一邊接受腦部掃描，一邊幫一大堆女生臉蛋的照片打分數。「這根本只是花一個小時滑社交軟體 Tinder 嘛。」你想著，這樣就能為科學做出貢獻，實在太好了。

實驗當天，一名穿著白袍的助手帶你進入房間，房裡有一張小小的床。床的旁邊是一個巨大的白色塑膠甜甜圈，洞的大小剛好可以塞進那張床。「這叫作功能性磁振造影，」助手表示，她請你躺在床上，遞給你兩個控制器，每個控制器上各有四個按鈕，上面分別寫著 1 到 8。

「接下來我們會放出許多照片，請你告訴我們每張照片有多吸引人，」她指著控制器上的按鈕，「毫無吸引力就打 1 分，非常吸引人就打 8 分；每張照片有三到五秒的時間回答。」她說完之後給你戴上耳機，在你頭上敲了幾下把耳機固定。你看了一下那個塑膠甜甜圈，裡面好像有個小螢幕。

「感覺如何？」耳機傳來助手的聲音。

「OK 啦，」你說，雖然你其實有點緊張，而且有點冷。

助手請你盡量保持安靜，然後整張床緩緩滑入了那個白色甜甜圈。

一分鐘後，甜甜圈裡的小螢幕亮了起來，出現一張女生的臉蛋照片，畫著濃妝面帶微笑，頭髮看起來油膩膩的；照片消失之後，你給照片打了六分，幾秒鐘後數字「8」亮了起來，旁邊寫著「＋2」。看來「米蘭和巴黎的女性受試者」對這張臉的評價，平均比你高兩分。

「喔？」你皺起眉頭，「這樣啊？是我漏看什麼嗎？」

螢幕上出現第二張功能性磁振造影照片，你努力無視磁振造影機器的嗡嗡聲，繼續打分數。在那之後，照片一張又一張出現，就這樣經過了五十分鐘。

實驗完成之後你來到休息室，另一個助理突然走了進來，說要拜託你在沒有磁振造影機的情況下，把每張照片再打一次分數；他把你帶到另一個房間，確認你覺得舒服之後，以不同的順序給你看之前那些照片。

不過這次，那些「歐洲受試者給出的平均分數」消失了，而且沒有時間限制，每張照片你愛看多久就看多久。結束之後助手問你感覺如何，並感謝你的參與，你也很高興對科學做出貢獻。

大腦認為錯的意見

不過你做出貢獻的方式，其實跟你想的不太一樣。實驗結束之後你才知道，其實整個設定都是騙你的，這個實驗的真正目的，是研究你對臉蛋的評價會如何因為其他人的評價而改變。

實驗根本就沒有「歐洲各地同步進行」，那些「其他國家」或者什麼「米蘭和巴黎受試者的平均評分」全都是事先寫好規則的極端值，只是刻意為了跟你唱反調而已。但有趣的是，這個虛構設定的實驗，卻告訴了我們很多真實的事情。

功能性磁振造影的掃描結果顯示，當我們發現自己偏離了主流意見，大腦就會在神經層次上，產生一種跟事與願違時相同的反應。

當事情的走向出乎預期，我們通常會認為是自己搞錯，這時大腦會把錯誤記錄下來，讓我們下一次不要再犯。這種機制在我們學習開車跟滑雪的時候很有用，卻會在社會之中造成麻煩：大腦會把與眾不同的意見當成錯誤的意見，讓我們下意識服從群體的共識。

因此，當我們重新幫同一疊照片評分，我們給出的分數就變得跟「歐洲各地的平均分數」更近，請注意這個設定的真正意義。這些「歐洲各地的受試者」並不是我們的內團體，「巴黎跟米蘭的女性受試者」遠在天邊，我們根本就不認識，即使意見不同也不用擔心被他們排擠，可是我們還是被影響了。

這表示即使「其他人」不在現場、不知道打哪來的、甚至根本就不存在，他們的意見還是能夠讓我們服從。

這個實驗告訴我們，即使眼前是一群自己未必重視的群體，即使「主流意見」可能只是我們的錯覺，我們也會在意自己是否偏離。在社交場合，我們的大腦不會仔細檢查眼前的表象是否為真，只會照著本能做事。這種情況我稱之為「共識陷阱」（consensus trap）。

它會創造出另一種集體錯覺：不是奠基於謊言，而是奠基於沉默，讓我們為了保持沉默，最後搞到彼此誤解。這種沉默的共識很可怕，它讓我們搞不清楚自己做錯了什麼，畢竟我們既沒有盲從他人，也沒有假意迎合，只是保持沉默而已。

——本文摘自《集體錯覺：真相，不一定跟多數人站在同一邊！》，2022 年 12 月，平安文化出版，未經同意請勿轉載。